微软玻璃存储:保存数据数千年!infrastructure#storage📝 Blog|分析: 2026年2月19日 21:02•发布: 2026年2月19日 20:45•1分で読める•Slashdot分析微软的Project Silica正在通过使用玻璃作为介质来彻底改变数据存储。 这项创新承诺了前所未有的数据寿命,可能存储信息超过10,000年,为存档和保存数字历史开辟了令人难以置信的可能性。关键要点•数据使用飞秒激光蚀刻到玻璃板中。•存储密度超过每立方毫米1千兆位。•预计数据将持续超过10,000年。引用 / 来源查看原文"微软的加速老化实验表明,蚀刻在其中的数据在室温下将保持稳定超过10,000年,无需任何能量来保存。"SSlashdot* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Slashdot
Freeform 融资 6700 万美元,利用激光 AI 彻底改变金属 3D 打印business#gpu📰 News|分析: 2026年2月19日 13:15•发布: 2026年2月19日 13:00•1分で読める•TechCrunch分析Freeform 最近的融资标志着制造业技术的一大进步。他们利用人工智能和先进激光技术的创新方法,有望显著提高生产复杂金属部件的速度和效率。这是一个令人兴奋的进展,在各个行业都有潜在的应用。关键要点•Freeform 获得了 6700 万美元的 B 轮融资。•该公司的平台利用一个由 AI 驱动的系统,该系统具有用于金属 3D 打印的众多激光器。•他们正在与英伟达合作,以利用先进的 GPU 来支持他们的系统。引用 / 来源查看原文"Freeform 的平台是“AI 原生”的,并指出与英伟达的合作使该公司能够访问高级 GPU。"TTechCrunch* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接TechCrunch
深度学习预测激光相位设计:逆向设计新进展Research#Laser Design🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:24•发布: 2025年12月19日 18:32•1分で読める•ArXiv分析这项研究探索了深度学习和迁移学习在数字激光逆向设计复杂任务中的新应用,可能导致激光性能的提高。利用深度学习预测数字激光中的相位,标志着光子学和材料科学领域迈出的有希望的一步。关键要点•将深度学习应用于数字激光的逆向设计。•利用迁移学习以潜在地提高设计效率。•旨在通过相位预测来增强激光性能。引用 / 来源查看原文"The research leverages deep learning and transfer learning."AArXiv* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接ArXiv
物理学家利用振动、电压和激光构建新型神经网络Research#Hardware👥 Community|分析: 2026年1月10日 16:27•发布: 2022年6月1日 10:02•1分で読める•Hacker News分析这篇文章强调了一个令人兴奋的研究领域,探索了神经网络的替代硬件实现,超越了传统的基于硅的方法。 它表明,通过利用物理原理,在能源效率和处理速度方面可能取得突破。关键要点•研究人员正在探索用于人工智能的非传统硬件。•振动、电压和激光的使用代表了对传统计算的偏离。•这项研究可能导致更高效、更快速的人工智能硬件。引用 / 来源查看原文"The article's key fact would be found within the Hacker News discussion, as the context only provides the title."HHacker News* 根据版权法第32条进行合法引用。永久链接Hacker News